C语言程序设计之基础易错题锦集3

问题3_0

        以下程序输出结果是?

#include<stdio.h>

main(){
   
   
	int i=0, a=0;
	while(i<20){
   
   
		for(;;){
   
   
			if((i%5)==0) 
				break;
			else
				i--;
		}
		i += 13;
		a += i;
	}
	printf("%d\n", a);
} 

运行结果3_0

Result_3_0

问题3_1

        以下程序输出结果是?

#include<stdio.h>

main(){
   
   
	int a[5] = {
   
   1, 2, 3, 4, 5};
	int *p = a, **q = &p;
	printf("%d,", *(p++));
	printf("%d", **q);
} 

结果3_1

Result_3_1
        程序首先定义了一个指向一维数组 a 的指针 p,一个指向指针变量 p 的指针变量 q。输出 *(p++)是先输出 *p 即 a[0] 的值,再将指针 p 指向数组的下一个元素 a[1] ,输出 **q 是输出指针 p 指向单元的内容,即 a[1] 的值。

问题3_2

         以下程序输出的结果是?

#include<stdio.h>

int a=4;
int f(int n){
   
   
	int t=0
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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